e
sv

Makine Öğrenmesi ile Virüsleri Ayıklamak

avatar

Sungu Erdem

  • e 1

    Mutlu

  • e 0

    Eğlenmiş

  • e 0

    Şaşırmış

  • e 0

    Kızgın

  • e 0

    Üzgün

Devam eden küresel pandemi COVİD-19’a, neden olan patojen olan SARS-CoV-2 virüsünün varlığını teşhis edebilen ve diğer solunum yolu virüslerinden ayırt edebilen hızlı testlere acil bir ihtiyaç yarattı. Geçtiğimiz günlerde Japonya’dan araştırmacılar, silikon nano gözeneklerde ki arasındaki akımdaki değişiklikler üzerine eğitilmiş bir makine öğrenme algoritması kullanarak ortak solunum patojenlerinin tek viryon tanımlanması için yeni bir sistem gösterdiler. Bu çalışma, COVID-19 ve grip gibi hastalıklar için hızlı ve doğru tarama testlerine gelişmesinde katkı sağlayabilir.

Temsili Görsel

Bu ay ACS Sensors’da yayınlanan bir çalışmada Osaka Üniversitesi’ndeki bilim insanları, bir makine öğrenme algoritması ile birleştiğinde tek bir virüs parçacığını bile algılayacak kadar hassas silikon nano gözenekleri kullanan yeni bir sistemi tanıttı.

Bu yöntemde, bir silikon devre levhası üzerinde sadece 50 nm kalınlığındaki bir silikon nitrür tabakası, eklenmiş küçük nano gözeneklere sahiptir, bu da sadece 300 nm çapında. silikon devre levhasının her iki tarafındaki çözeltiye bir voltaj farkı uygulandığında, iyonlar elektroforez adı verilen bir işlemle nano gözeneklerden geçerler.

İyonların hareketi, ürettikleri akımla izlenebilir ve bir viral parçacık bir nano gözeneklere girdiğinde, bazı iyonların geçmesini engelleyerek akımda geçici bir düşüşe neden olur. Her daldırma parçacığın hacim, yüzey yükü ve şekli gibi fiziksel özelliklerini yansıtır, böylece virüs türünü tanımlamak için kullanılabilirler.

Temsili Görsel

Virüs parçacıklarının fiziksel özelliklerindeki doğal varyasyon, daha önce bu yaklaşımın uygulanmasını engellemişti, ancak ekip, makine öğrenimini kullanarak, yeni örneklerin kimliğini belirlemek için bilinen virüslerden gelen sinyallerle eğitilmiş bir sınıflandırma algoritması oluşturdu. Kıdemli yazar Makusu Tsutsui,” tek parçacıklı nano gözenek algılamayı yapay zeka ile birleştirerek, çoklu viral türlerin son derece doğru bir şekilde tanımlanmasını sağladık ” diye açıklıyor.

Bilgisayar, insan gözü tarafından tanımlanamayan elektrik akımı dalga formlarındaki farklılıkları ayırt edebilir ve bu da virüslerin son derece doğru bir şekilde sınıflandırılmasını sağlar. Koronavirüse ek olarak, sistem benzer patojenlerle test edildi. (solunum sinsityal virüsü, adenovirüs, Grip A ve Grip B.)

Temsili Görsel

Ekip, koronavirüslerin özellikle bu teknik için çok uygun olduğuna inanıyor çünkü sivri dış proteinleri, farklı türlerin ayrı ayrı sınıflandırılmasına izin verebiliyor. Yazar Tomoji Kawai, “Bu çalışma, geleneksel viral inceleme yöntemlerinden daha iyi performans gösteren bir virüs test kitinin geliştirilmesine yardımcı olacak” diye açıklıyor.

Polimeraz zincir reaksiyonu veya antikor bazlı taramalar gibi diğer hızlı viral testlerle karşılaştırıldığında, yeni yöntem çok daha hızlıdır ve maliyetli tutarlar gerektirmez, böylece COVID-19 gibi bulaşıcı hastalıklara neden olan yeni ortaya çıkan viral partiküller için gelişmiş tanısal testlere hazırlanabilecek.